重新设计社会科学研究
作者 : [美] 查尔斯 C.拉金(Charles C. Ragin) 著
译者 : 杜运周 等译
出版日期 : 2019-02-19
ISBN : 978-7-111-61975-8
定价 : 59.00元
教辅资源
扩展信息
语种 : 简体中文
页数 : 181
开本 : 16
原书名 : Redesigning Social Inquiry: Fuzzy Sets and Beyond
原出版社: University Of Chicago Press
属性分类: 教材
包含CD : 无CD
绝版 :
图书简介

本书是一部经典的定性比较分析(QCA)方法工具书,是QCA方法开创者拉金几十年方法突破研究的集大成,是深入理解和学习QCA的必备书。QCA方法的独特之处是结合了定性方法与定量方法的特点,打破了传统的定性研究与定量研究的划分,适用范围广泛:它既可以用于小样本的案例研究(弥补案例研究外部推广性差的缺陷),也可以用于大样本的数据分析(弥补大样本研究缺乏定性判断和对于因果复杂性问题解释的局限),近年来已成为国外社会学、管理学、营销学、政治学、传播学等学科的研究者开创研究的“第三条道路”的新选择。本书内容共11章,易学易用,大部分章结尾有一定的软件操作指导,可操作性强,便于读者将原理与实际应用相结合。本书既介绍了QCA方法的基本原理,也强调了对它在实际运用中的关键要点的把握,可以作为博士研究生、硕士研究生、社会科学研究者学习QCA方法的教材、辅助教材或参考书。

图书特色

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图书前言

我首先要谈一谈这本书的书名《重新设计社会科学研究》。虽然我有时会很想真正重新设计社会科学研究,但这是一项艰巨的任务,需要许多有思想的学者几十年的努力。我的目标是在本书中为这项艰巨的任务提供一些可能的线索。当然,也有人会说社会科学研究不需要重新设计,只需要正确执行。通常的争论是,的确存在一个发展良好且众所周知的社会科学研究范例,但问题是研究人员极少遵守。根据这种观点,合适的范例由大样本定量研究提供,这种研究定义明确且拥有看似无限的总体,其重点关注的是在适当设定的线性模型中计算“自”变量的净效应。这就是本书中讨论的社会科学研究范例,但并不是一个糟糕的范例,而是一个优秀且清晰、明确的范例。问题在于,它经常被吹捧为最好的范例,甚至是唯一的范例(例如,King, Keohane, and Verba,1994),而事实上还有很多强大且富有成效的备选范例。本书基于对集合关系的分析,提出了一种新的替代范例。
虽然我对传统的定量研究范例持批判态度,但《重新设计社会科学研究》一书并不是对Gary King、Robert Keohane和Sidney Verba的《社会科学研究设计》(Designing Social Inquiry,1994)的批评。Henry Brady和David Collier的《社会科学研究反思》(Rethinking Social Inquiry,2004)一书从统计理论和定性研究的角度进行了彻底的分析和批判。然而,本书描绘的是定量和定性社会科学研究之间的中间路径。这种中间路径不是对定性和定量方法的妥协,也不是试图从另一方面重塑形象。相反,我在本书中的目标是通过扩展和阐述社会科学研究的集合论原则来推进超越传统定量及定性研究局限性的方法(Ragin,1987,2000)。
本书的统一主题是,集合关系分析对社会科学研究至关重要。尽管定性研究者很少用这些术语说话,但定性分析基本上是关于集合关系的。举一个简单的例子:如果我采访的所有(或几乎所有)厌食症少女都有非常挑剔的母亲(也就是说,厌食症少女构成了拥有非常挑剔母亲的少女的一个一致性子集),那么在解释厌食症的原因和背景时,我将毫无疑问地考虑这种联系。这种对一致性(consistency)
联系(例如,在给定的一组案例中或多或少地一致存在的因果相关的共性)的关注是定性研究的特征。它是所谓的分析归纳技术的基石(Lindesmith,1947)。然而,尽管其集合理论性质对嫁接定性和定量方法的任何尝试都具有深远影响,但这并未得到广泛的认可。与此同时,许多社会科学家也并未意识到研究集合关系与研究统计学关联是两种迥然不同的研究路径。他们仅仅将集合关系分析等同于名义变量列联(交叉)表,并因此将集合关系的研究看成初步的定量分析。本书的一个目的是消除社会科学研究中关于使用集合的此类以及其他根本性误解。
同样重要的是要认识到,因为几乎所有的社会科学理论本质上都是用言语表达的,所以这些理论也基本上是关于集合、集合关系的。如果我断言民主与发展之间存在着密切的联系,那么发达国家就都是民主国家,而我的论点本质上是发达国家集合构成了民主国家集合的一个子集。实际上,欠发达国家也是民主国家(因此提供证据表明其他途径也可通向民主)这一事实并不以任何直接方式对该主张进行破坏。毕竟,这一论述涵盖了发达国家的情形—发展足以实现民主。几乎所有社会科学理论的集合论性质如今都没有得到大多数社会科学家的承认。他们被束缚在这样一种观念中:必须在对集合论观点进行“测试”之前将其改造为对称的相关论证。事实上,尽管相关性相对较弱(例如,由欠发达国家子集中存在的其他民主路径削弱),但经验证据仍可以强烈地支持集合论观点(例如,表明发达国家确实几乎都是民主国家)。那么,相关性弱或仅仅适度相关会对集合理论提出质疑吗?本书的一个中心论点是,作为社会科学理论的支柱,集合论观点应该按照其自身的术语进行评估,即(不对称的)集合关系而非(对称的)相关论证。
因为似乎需要使用名义尺度变量和看似原始的分析形式(如简单的交叉制表),社会科学家通常避免使用集合论分析。然而,自模糊集(Zadeh,1965)出现以来,人们便不再需要使用这些尺度和分析形式。有了模糊集,人们可以使用集合论推理(即对定性研究和社会科学理论都至关重要的推理类型),并考虑隶属度的精细等级(如民主国家集合中的隶属度)。由此产生的分析并不是相关性的,但是保留了对集合与集合操作(如子集、超集、交集、并集、非集、De Morgan定律,以及真值表等)产生的所有权力和分析的严谨性。本书阐述了如何将集合论、定性和定量分析以及对理论话语的忠诚度融入重新设计社会科学研究的努力之中。
King、Keohane和Verba的中间路径
与《社会科学研究设计》(King, Keohane and Verba,1994)一书中所提出的中间路径大不相同,本书中的中间路径超越了前者,而非有所退步。与批评小样本研究的Liebérson(1992, 1998)等人不同,King、Keohane和Verba对中间路径的看法很直接,他们接受定性研究的科学有效性和实用性,承认其众多优势。他们的核心建议是定性研究者应采用增强定性研究与定量研究相容性的方式进行研究。例如,King、Keohane和Verba批评了在相同结果的多个实例中寻找共同前因条件的共用定性策略(例如,成功从威权主义过渡到民主的国家所共有的因果相关条件)。从变量导向研究的角度来看,这种策略是有缺陷的,因为:①结果和共享的前因条件在不同案例间都无变化;②该策略犯了“选择因变量”的错误,这是一种在定量方法教科书中被普遍劝阻的做法。King、Keohane和Verba的隐含论点是,如果定性研究者愿意放弃这种以及其他不科学的实践,那么将更容易对定性研究的结果与定量研究的结果进行协调。
当然,这个有误导的建议(“永远不要选择因变量”)只是King、Keohane和Verba(1994)提出的众多建议中的一个。他们的建议很有思想,且大多数非常有用。但是他们的建议决定了定量研究的优先级和优先性,且他们对中间路径的看法是,中间路径是定量研究的核心原则用到定性研究中的延伸。虽然雄心勃勃,但这种观点是有缺陷的。
该观点的第一个缺陷是,它假设有效的一般知识直接来自对定量方法的恰当应用。从本质上讲,King、Keohane和Verba声称社会科学已经拥有了产生一般知识的良好技术,而研究者手头的任务是重新制定定性方法,以使其更符合定量研究的范例。这种观点的问题在于,它毫无疑问地假设定量研究范例是产生有用和有效的一般知识的最佳(或唯一)方式。大多数社会科学家承认,有不止一条路径可以通向一般知识。
他们对中间路径看法的第二个缺陷是,它与日常逻辑和经验不一致。获取一般知识(特别是社会现象)的最常见途径,是积累有关特定情况或案例的知识。在日常经验中,我们从具体知识中建立一般知识,例如我们通过与同事的反复互动来了解他们的性情。有时我们测试自己所学到的东西,就像我们预测同事在即将召开的会议中会说什么或做什么一样,但我们的“测试”依赖于对特定案例的知识这一坚实基础。有鉴于此,定性研究与定量研究之间的中间路径应该包括从案例导向的知识中建立一般知识的方法,即来自对特定情境中特定案例的理解(Ragin,2003a, 2004b)。也就是说,中间路径应该清楚地阐释使能或禁用特定经验联系和结果的不同背景与条件。中间路径不应该包括以完全不同的知识形式取代案例导向的知识的方法,例如围绕隔离自变量净效应尝试而组织的方法,即传统定量分析的中心目标。
第三个缺陷即最后一点是,King、Keohane和Verba(1994)的图表中的中间路径基本上是现有定性方法的限制或妥协版本。实际上,他们认为某些定性实践比其他实践更具生产力,而研究者应该只利用最具生产力的实践(即提供最大“分析杠杆”的实践)。因此,他们利用定性研究和定量研究之间的桥梁建立了与现有定性方法的相对狭窄子集之间的联系。相反,我提供的替代路径寻求的并非定量方法和定性方法之间的妥协路径,而是超越其各自局限的路径。简而言之,我的目标是为传统实践提出真正的替代方案。
四组对比
四组基本对比构成了本书的四篇:集合关系与相关关系、校准与测量、条件组态与“自”变量,以及因果复杂性分析与净效应分析。这四组对比都是集合论分析与传统定量分析的对比。
出于多个原因,我明确关注这种对比。第一,传统定量分析的范例是清晰、明确的,它显然是进行社会科学研究的主要方式,特别是在今天的美国。因为它是如此清晰,所以与集合论分析的对比既广泛又非常明确。第二,与传统定量分析相比,集合论分析的独特性最为明显。例如,考虑这样一个事实,传统定量分析的基石,即相关系数,与集合论分析几乎完全无关。第三,有点矛盾的是,与传统定量分析的对比很重要,因为许多社会科学家认为传统定量分析包含了对集合关系的分析。例如,他们看到了集合论分析与交叉表的传统分析之间的直接对应关系。虽然使用表格检查清晰/布尔集(crisp/Boolean set)是完全可行的,但是集合论分析基本上“解构”了传统的交叉表。第四,我希望通过与传统定量分析的对比来证明,集合论分析不只限于小样本或中等样本研究。在《比较方法》(Ragin,1987)和《模糊集社会科学》(Ragin,2000)中,我都强调了中小型样本研究,这一领域在很大程度上被传统定量分析所忽视。在某种程度上,我在这两本书中的目标是填补这一空白,并证明系统的跨案例分析不需要大量的案例样本。然而,我清楚地知道,我为中小型样本研究开发的集合论分析方法可以有效地扩展到大样本研究中。本书通过四组主要对比阐述,提出了这一扩展。
集合关系与相关关系。在第一篇(第1~3章)中,我提供了重要的背景材料,用于理解社会科学研究中集合关系分析的独特性。一个关键的对比是相关关系(和大多数其他关联度量)与集合关系之间的差异,前者在设计上是对称的,而后者是根本不对称的。这种区别是重要的,因为集合论分析,如更普遍的定性研究,侧重于统一性和接近统一性,而非关联的一般模式。正如第1章所论述的,我们有可能将单个对称分析(2×2交叉制表)解构为两个不对称集合论分析,其中一个侧重于充分性,另一个侧重于必要性。关键是要理解,分离的子集关系提供了关于社会现象如何进行联系的重要信息,而且这些信息在相关性中是模糊的。我在第2章中将这些论证扩展到模糊集中,随后在第3章中展示了如何对集合关系的一致性和经验重要性进行定量度量。这些简单的描述性度量为改进清晰集和模糊集分析提供了基本工具。
校准与测量。第二篇(第4章和第5章)解决了校准与测量的重要问题。与物理科学形成鲜明对比的是,校准在社会科学中几乎是未知的。相反,测量只需要反映相关基本概念的变异。我们通过使用相关系数作为传统定量分析的基础来加强对校准所缺乏的关注,因为相关性分析仅要求测量值在归纳导出的样本特定平均值附近变化。在传统定量分析中使用的度量标准经常被忽略,对特定分数或分数范围的实质性解释也是如此。相比之下,在不考虑校准问题的情况下进行有意义的模糊集理论分析是不可能的,必须校准所有模糊集,这意味着必须根据外部标准解释分数。例如,在“高收入”父母的集合中,什么样的收入水平有资格获得完全隶属度?这不是可以直接从频率分布中催生的数值,这一数值必须基于具有表面效度的外部标准或指南。第4章讨论了在经验社会科学中长期忽视校准的问题,并认为“校准”的关键是使用模糊集。第5章介绍了将定距和定比尺度校准为模糊集的两种方法。我演示了研究人员如何利用他们的理论和实质性知识将精确但未经校准的定距和定比尺度测量转换为经过良好校准的模糊集的方法。
条件组态与“自”变量。第三篇(第6章和第7章)介绍了传统定量方法的核心焦点与集合论方法的核心焦点之间的对比—前者将给定分析中的每个自变量在分析上视为不同和独立的个体;后者将案例研究视为原因和条件的组态。两者之间的关键区别在于前因“配方”的概念—与结果相联系的前因相关成分的特定组合。在集合论工作中,前因配方的思想是直截了当的,因为原因组合的概念直接来源于集合交集的原理。有了模糊集,评估案例在给定前因配方中的隶属度就成了一件简单的事情,只需通过它在构成配方的模糊集前因条件的交集中的隶属度来表示。相比之下,传统定量方法(如回归分析)的主要优势之一是,它们能够解析因变量中所解释的变化—将其划分为分析上独立的自变量。为了用传统定量方法检查条件组合,就有必要使用乘法交互项,这不仅烦琐、难以解释,而且往往彼此之间、与组成变量之间高度相关。第6章详细阐述了作为条件组态的案例研究的基本原则,特别关注前因配方的概念。第7章通过展示如何使用真值表综合模糊集分析结果来深化该方法,而模糊集分析针对给定前因条件集合中逻辑上可能的组态。
因果复杂性分析与净效应分析。在第四篇(第8~11章)中,我提供了一种用于分析因果复杂性的集合论方法,部分基于对反事实分析在社会科学研究中的作用的考察。彻底检查因果复杂性需要考虑所有逻辑上可能的前因条件组合。然而,自然发生的社会数据在多样性方面受到严重的限制,并且通常仅呈现少数相关的经验组合。因此,研究人员必须以某种方式参与到反事实案例中,要么直接使用思想实验,要么间接通过对因果关系性质的假设(例如,传统定量研究中的可加性假设)。第8章介绍了反事实分析的集合论方法,使用真值表来阐述有限多样性(limited diversity)的概念。从这个角度来看,很明显,无论所检查的案例数量如何,反事实分析几乎总是非实验性社会科学研究中的一个问题。我强调所有社会科学研究中的理论和知识依赖性,并批评传统定量研究者忽视了反事实分析的明确需要及其知识依赖的本质。第9章介绍了“容易”和“困难”反事实之间的区别,并展示了如何使用集合论方法形式化“容易”反事实的引入(这是一个隐含在大多数案例导向型研究中的过程)。将我对反事实分析的讨论(第8章和第9章)以及我的实证论证(第11章)联系起来就是对第10章中我所说的净效应思维局限性的检验,即主导当今社会科学的分析元理论。第11章使用了被称为贝尔曲线数据(Herrnstein and Murray,1994)的大样本数据集,通过提供演示来结束本书。我提出了与贫困相关的个体水平特征组合的模糊集分析,并将这些结果与相同数据的传统净效应分析进行了对比。
致谢
要将过去几年里对我在本书中所提出的想法做出贡献的所有人都一一列出来是不太可能的。我相信我可能会遗漏很多人,其中不乏一些非常有影响力的人。我最应该感谢的是当我在会谈中以及在工作坊中展示这些材料时对我提出疑问的不知名的朋友们。我希望随后的回应足够表达出充分的谢意。
我要感谢身边以及远方的同事,他们对本书中所提出想法的多种版本都进行了评论。我感谢Edwin Amenta、Howard Becker、Henry Brady、Ron Breiger、David Byrne、David Collier、Barry Cooper、Gary Goertz、Lane Kenworthy、Bruce Kogut、Jim Mahoney、Michael Minkenberg、Lars Mj?set、Benoit Rihoux、Carsten Schneider、Svend -Erik Skaaning、Steve Vaisey、Claudius Wagemann,以及芝加哥大学出版社的读者们。我特别要感谢Sean Davey,他在易于操作的软件中实现了我的想法,并且几乎消灭了逻辑漏洞,感谢Sarah Strand在参考书目和索引方面对我的帮助。我还要感谢芝加哥大学出版社的Doug Mitchell及其同事们对我的坚定支持和鼓励。
许多机构和组织也对这项工作进行了大力支持。国家科学基金会、奥斯陆大学和亚利桑那大学的各个部门(包括Udall公共政策研究中心、社会和行为科学研究所以及社会学和政治学部)都给予了我们直接和间接的支持。在这个项目发起之时,我还是加利福尼亚州斯坦福大学行为科学高级研究中心的一名研究员。
我还要感谢我的妻子Mary Driscoll,并将这本书献给她。她不仅在我们的共同生活中为这本书腾出了空间,而且从这些想法和概念推出之初到完成之时,她都在帮助我战斗。

上架指导

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封底文字

这本书改变了游戏规则。阅读完本书后,无论你是定量研究者还是定性研究者,都会开始质疑一些长期假设。当然,你将学习到一种新方法,它可以解决几乎所有社会现象都具有的因果复杂性问题。
—— 伦敦商学院
多纳尔·克里利(Donal Crilly)教授

过去30多年,QCA已从比较政治领域扩展到整个社会科学甚至更广泛的领域。作为一种旨在综合实证丰富性和系统推理性二者优势的方法,QCA已经开始重新设计社会科学研究。
—— 苏黎世联邦理工学院
约翰内斯·梅尔(Johannes Meuer)高级研究员

QCA开启了新的因果关系解释,采用集合论使因果关系从线性发展到更加明确的集合关系解释,能够帮助我们分析复杂社会现象中什么因素是产生合意结果的必要条件或充分条件组合。
—— 南开大学
张玉利教授

学习定性比较分析技术,通晓QCA方法,探索社会科学研究中的集合关系,洞察现代经济环境下的管理规律,你值得拥有!
—— 对外经济贸易大学
王永贵教授
查尔斯·拉金以集合分析方式对社会科学进行重新设计的开创性工作已经成为一种经典,从根本上重塑了我们对社会科学研究的思考。本书不仅凝结了拉金教授30多年来所开发的集合分析方法,而且密切关注其实际应用。对追求高质量社会科学研究的学者来说,这本书是必读的。
—— 美国南加利福尼亚大学
费彼尔(Peer C. Fiss)教授

查尔斯·拉金的《重新设计社会科学研究》是推动定性比较分析(QCA)的集合理论方法在社会科学中应用的开创性著作,这对QCA方法感兴趣的研究者来说是不可或缺的资源。
—— 美国路易斯安那州立大学
托马斯·格瑞汉姆(Thomas Greckhamer)教授

QCA方法采取整体的分析视角,把研究对象视为条件变量不同组合方式的组态,有助于回答多重并发的因果关系、因果非对称性和多种方案等效等因果复杂性问题,是管理学研究的一条新道路。
—— 南京大学
贾良定教授

QCA是定性研究的最新发展,也是通过与定量研究相结合,探索新理论的有效方法,很值得研读和应用。
—— 浙江大学
魏江教授

译者序

2016年金秋,秋高气爽,桂花飘香,我与机械工业出版社华章公司的吴亚军先生在南京讨论起什么是未来的趋势,我们可以为学者们做些什么。我推荐了QCA方法,当时我的理由是,QCA不仅是一种分析技术,而且它将改变我们的思维方式。亚军是一位很敏锐的优秀出版人,他选择了信任我,于是我们决定翻译出版QCA方法的经典著作并传播它。当时有几本QCA经典著作可以选择,其中一本是查尔斯C.拉金的《重新设计社会科学研究》,另一本是我们已经在2017年7月翻译出版的中国第一本QCA著作:《QCA设计原理与应用:超越定性与定量研究的新方法》。后者是查尔斯C.拉金与伯努瓦·里豪克斯共同编写的一本QCA经典入门书。这本书的出版吸引了学术同行的广泛关注,我也因此先后受邀到教育部全国高校教师网络培训中心、北京大学、中国人民大学、武汉大学、南京大学、同济大学、华南理工大学、华东理工大学等交流QCA方法的原理和技术,并于2017年11月10~12日与机械工业出版社华章公司共同在东南大学经济管理学院组织了第一届定性比较分析(QCA)方法工作坊,吸引了来自香港和内地的众多高校研究学者200余人参与研讨交流。
2018年6月17日在武汉召开的中国管理研究国际学会(IACMR)会议上,我邀请浙江大学魏江教授、南京大学贾良定教授、华东理工大学阎海峰教授、苏黎世联邦理工学院约翰内斯·梅尔(Johannes Meuer)研究员,以及开发了QCA分析R包的布加勒斯特大学阿德里安·杜萨(Adrian Dusa)教授,一起组织了一个QCA方法原理、应用与论文发表工作坊。《外国经济与管理》的宋澄宇主任,以及高校李永发教授、程聪教授、霍伟伟教授等也积极支持了此次QCA活动。2018年11月23~25日,由东南大学经济管理学院、机械工业出版社华章公司联合主办的第二届定性比较分析(QCA)方法与论文发表工作坊在东南大学四牌楼校区成功召开。来自中山大学、浙江大学、西安交通大学、中国人民大学、南京大学、南开大学、同济大学、厦门大学、中国科学技术大学等130余所高校的280多位老师和研究生参与了研讨交流。第二届工作坊首次把论文发表与工作坊活动结合起来,东南大学经济管理学院赵林度院长出席开幕式并致欢迎词,胡汉辉教授、李东教授亲临支持并分别主持了主题报告和期刊对话等相关活动。《管理学季刊》联席主编、南开大学张玉利教授,中国人民大学王凤彬教授,南京大学贾良定教授,《管理世界》原主编蒋东生教授分别做了主题报告。《南开管理评论》副主编程新生教授,《管理学报》郭恺主任,《外国经济与管理》宋澄宇主任,《管理学季刊》联席主编张玉利、李海洋、井润田,创始主编李新春,领域编辑贾良定、朱沆等期刊代表以不同方式对工作坊给予了鼎力支持。池毛毛老师、张明博士等参与了工作坊论文评审。每一次活动都得到了同行们的积极响应、支持和陪伴,要列出所有做出贡献的人的名字一定会超出篇幅的限制和我薄弱的记忆力,非常感恩已列出和没有列出名字的朋友和同行!
QCA方法吸引人的原因之一是它改变了我们长期以来理所当然的分析思维定式和假定,用整体的认识和组合的思维帮助我们认识世界。每一次思想的解放和创新变革的发生,都伴随着人们思维定式的改变。柏拉图把知识定义为“有正当化理由的真信念”,这里包括了三层含义:一是知识是某人认同的一种判断或命题(信念);二是有事实或者某种依据支持这种判断或命题是真的,即信念是真的;三是存在证据或者合理化的解释,可以让人相信这种信念。熟悉定量分析方法的研究者,长期受到的思维训练都是基于相关分析的,比如回归、结构方程等。这些传统范式分析的一个共同特点是聚焦于变量层面的“净效应”分析思维。回答的问题是在其他变量相互竞争的情况下,某一变量对研究结果的净效应是否显著以及强度有多大。这一分析思路和技术不能有效地分析在复杂的社会现象中,经常是多种因素共同决定结果的情况。QCA的组合思维给我们开启了另一扇窗户,让我们可以去探索一个更加丰富的复杂世界。正如柏拉图所说:“只有通过组合已知才能创造新知。”聚焦于变量层面的分析思路与聚焦于变量组合(案例导向)的分析思路反映了认识方式的不同,前者更强调分析思维,后者更强调整体思维。熟悉中西方文化差异的学者很容易理解这种差异,就如在餐桌上点餐,西方人每人点一道菜,各吃各的;而在中国的餐桌上,点餐一定要讲究菜品之间的搭配。西方传统分析思维使我们关注单个“菜品”而忽略了菜品组合的丰富性、多样性和变化性。
QCA方法吸引人的原因之二是它取代了相关关系,它对必要和充分条件关系的分析,第一次让理论和实践语言匹配起来。我一直在关注实践者的语言特点,发现他们的讲话中经常会出现“必要”“必须”“充分”“一定”等词语,比如,在一次校园报告中华为副总裁孟晚舟引用“一万小时定律”,提出“一万小时的锤炼是任何人从平凡走向非凡的必要条件”。同时她又强调,一万小时的锤炼是必要条件而非充分条件。以往我们的理论语言与这类实践语言没有办法对话,因为前者分析的是不明确的相关关系而非集合关系。集合论分析两种重要的关系:一是分析必要条件关系,即具有特定结果的案例是否或在多大程度上共有前因条件。比如,作为中国管理模式奖评审委员之一,我发现9家获得2018年中国管理模式杰出奖(结果)的企业都在数字化转型(条件)上表现出色,因此数字化转型是他们获奖的必要条件。二是分析充分条件关系,即具有相同前因条件的案例是否或在多大程度上具有相同的结果。比如,如果今年各业务增长率达到6%,那么我们的全年销售目标就可以实现了。至此,你或许已经发现QCA方法和集合关系的表达第一次使得理论语言与实践语言非常接近。这就是集合论和QCA的魅力所在,也是未来它们可以有长久生命力的原因。今天管理学等社会科学面临的一个挑战就是理论与实践的脱节。我们要出国,雅思必须过多少分?学生考多少分才能找到好的学校?类似的话题是经常在工作、生活中出现的,但是传统的相关分析方法没有办法回答这些问题,所以理论与实践严重脱节。QCA方法让逻辑严密的理论回归生活,贴近实际。
关于这本书的翻译出版,不得不谈到一位“天才”和“一万小时定律”的超级实践者—查尔斯C.拉金教授,他既是QCA方法的开创者也是本书的作者。如果5年10?000个小时的锤炼是一个人从平凡成为世界大师的必要条件,而拉金教授已经为QCA投入了30年或至少60?000个小时,所以上天没有理由让这样一位“天才”不成功。拉金教授19岁获得学士学位,22岁在北卡罗来纳大学教堂山分校(简称北卡)社会学系完成博士论文答辩,顺利毕业,获得社会学博士学位。在传统社会科学研究中,一直存在两种主要的社会科学研究方法:定性与定量。拉金教授在读书期间就开始对变量导向的方法与案例导向的方法之间存在的差异感兴趣。工作后,拉金教授经常因定量分析方法不能处理因果复杂性及其结果的不稳定性而感到沮丧,比如,定量分析的结果经常会由于一个缺失值或微小的测量误差而改变,而案例研究经常被质疑缺乏普适性。拉金教授开创的QCA方法超越了定性与定量的界限,通过将案例视为条件的组态(conf?iguration/combined condition)、用条件组态取代自变量、用组态思想代替净效应思想、用集合关系代替相关关系,整合了定性分析与定量分析的优势,使社会科学研究从线性相关分析步入了一个“集合”分析的时代。QCA方法使得因果复杂性和组态的分析在方法实现上得到了有效支撑,解决了很多组态视角的理论与分析方法不匹配的问题。由于结合了定性分析与定量分析的优势,QCA方法既适用于小样本、中等样本的案例研究,也适用于大样本的量化分析,并大大提升了理论的实践切题性,使QCA在社会学、政治学、管理学、传播学、信息管理、营销学、药学等领域中具有广泛的应用前景。
正是由于QCA方法的巨大突破,2009年美国社会学协会(ASA)主办的《当代社会学》杂志曾刊文称拉金教授开创的QCA方法为“拉金革命”。拉金教授于1989年获得国际社会科学理事会(ISSC)授予的斯坦因·罗卡奖(Stein Rokka Prize),于2014年获得美国社会学协会授予的拉扎斯菲尔德奖(Paul F. Lazarsfeld Award),以表彰他在方法论上做出的杰出贡献。2017年12月12~14日在苏黎世联邦理工学院召开的国际QCA专家会议上,包括我在内的QCA方法研究者共同在QCA方法开创之作(即1987年出版的《比较方法》)上留名,感谢拉金教授30年来所做出的杰出贡献。
方法也许没有最好,更重要的是与理论或信念的匹配。本书全面地将传统基于相关分析的范式与QCA的新范式做了对比,包括集合关系与相关关系、校准与测量、条件组态与“自”变量、因果复杂性分析与净效应分析。用比较的思想来分析方法,这也符合作者一贯的思维。系统的比较,有助于读者理解QCA是什么,能做什么传统方法做不到的分析,能回答什么传统方法回答不了的问题,能揭示什么样的新关系,因此有助于读者将QCA方法与所研究的理论问题尤其是复杂因果关系更好地匹配。此外,书中系统地介绍了QCA方法的原理和操作,在涉及操作的章节中,作者都在该章的最后介绍了采用模糊集定性比较分析(fuzzy-set qualitative comparative analysis,fsQCA)如何逐步实现相关的分析。在第11章中,作者还与费彼尔(Peer C. Fiss)教授合作撰写了一个实证的展示,这也有助于初学者了解QCA研究的规范样式。
我对研究方法产生兴趣以及后来决定在QCA方法上投入时间和精力,并翻译相应经典著作帮助更多的中国学者,要得益于2012年5月至2013年5月,我在北卡社会学系的访学经历。2011年8月在美国南部的圣安东尼奥市召开的国际管理学年会上,我有幸结识了霍华德E.奥尔德利奇(Howard E. Aldrich)教授,即当时北卡社会学系的系主任、世界著名的创业学和社会学教授、组织演化理论的主要开创者之一,并有幸受奥尔德利奇教授邀请到北卡进行访学,从此,拉金教授的母校北卡社会学系就成为我学习新知识的殿堂。在这里,我学习了奥尔德利奇教授开设的“组织社会学”课程,社会学者Guang Guo教授开设的“类别变量分析”课程,以及Kenan-Flagler商学院的杰弗里R.爱德华兹(Jeffrey R. Edwards)教授开设的“应用研究方法Ⅰ&Ⅱ”等课程。这些课程使我对社会学理论和分析方法有了更深入的理解,也让我产生了对QCA方法的兴趣和亲近感。与奥尔德利奇教授以及百森商学院菲利普·金(Phillip Kim)(毕业于北卡)的长期合作也促使我不断学习新的知识。我们三个“北卡人”在另一个“北卡人”拉金教授开创的QCA方法上找到了共同的语言。
我对于QCA方法的坚持和顺利完成本书的翻译,得益于国内同行对于QCA活动的兴趣和支持,也得益于几位在管理学领域内应用QCA方法的领军学者的鼓励,他们是南加利福尼亚大学费彼尔教授、苏黎世联邦理工学院约翰内斯·梅尔博士、伦敦商学院多纳尔·克里利(Donal Crilly)教授,以及路易斯安那州立大学托马斯·格瑞汉姆(Thomas Greckhamer)教授等。费彼尔教授给我写信表达了对我翻译此书的感谢:“相信这必将对正在成长的QCA社群产生重要的贡献。”他很开心地强调:“不要把我的名字翻译成皮尔C.费斯,我的中文名字叫费彼尔。”他还专门把自己的中文印章找出来拍照发给我,并用英文注解每一个汉字名字的含义。
这本书得以顺利完成翻译,要感谢团队集体的努力和付出。黄宝萱负责第1章和第3章的翻译,黄宝萱和我负责第2章的翻译,我还负责第4章和第5章的翻译,燕蕾负责第6章和第7章的翻译,刘秋辰负责第8章和第9章的翻译,王小伟负责第10章和第11章的翻译。除了正文内容的翻译外,我还负责完成本书前言、目录的翻译,并对所有章节的译稿进行了校正。这本书能够顺利呈现给读者,也要感谢机械工业出版社华章公司吴亚军先生的辛勤工作;感谢《管理世界》杂志社蒋东生老师对于QCA方法的肯定;感谢北卡校友拉金教授专门为我们翻译的中文版写序,系统地介绍了QCA方法的起源和相较于传统方法的特点;感谢费彼尔教授、约翰内斯·梅尔博士、多纳尔·克里利教授、托马斯·格瑞汉姆教授、张玉利教授、魏江教授、王永贵教授、贾良定教授等专家学者的推荐,他们极大地加深了国内同行对QCA方法的认知和认可,加速了QCA方法的传播;还要感谢没有列出姓名的其他同行朋友和默默支持我的家人;感谢国家自然科学基金面上项目“自恋人格、多层次制度逻辑与众创空间内创业者战略选择及效果研究”(项目编号:71672033)的资助。
正如本书书名所示,我们正处在一个重新设计社会科学研究的变革时代,我们努力翻译好这本书是为了QCA方法在中国的应用和发展,与世界同行共同参与这场研究变革。相信这本书能够让读者系统地学习QCA方法的思维、原理与应用。我们倾尽所能来减少翻译的错误,但难免百密一疏,望读者朋友指正。

杜运周
2019年1月于东南大学九龙湖校区

图书目录

中文版序
译者序
前言
第一篇 集合关系与相关关系
第1章 社会科学研究中的集合关系:基本概念 /3
集合关系的本质 /3
集合关系是非对称的 /4
集合关系的两种重要类型 /7
相关方法有时会错失关系 /9
定性比较分析与显式关系 /10
展望 /13
实用附录:构建真值表 /13
第2章 模糊集和模糊集合关系 /15
模糊集的本质 /16
使用模糊集:基础 /18
模糊集关系 /21
展望 /24
实用附录:模糊集合关系 /25
第3章 评估集合关系:一致性与覆盖度 /27
集合论的一致性 /28
集合关系的覆盖度 /35
分隔覆盖度 /41
展望 /44
第二篇 校准与测量
第4章 为什么要校准 /47
什么是校准 /48
定量研究中的常用测量实践 /49
定性研究中的常用测量实践 /52
模糊集:两种方法之间的桥梁 /54
模糊集与常规变量的区别 /55
展望 /56
第5章 校准模糊集 /57
将定距尺度变量转化为模糊集 /58
直接校准法 /60
间接校准法 /64
使用已校准的测量 /67
结论 /71
实用附录:使用fsQCA校准模糊集(直接法) /72
第三篇 条件组态与“自”变量
第6章 组态思维 /75
组态思维和案例导向的研究 /75
组态和传统定量分析 /77
评估组态中的隶属度 /79
比较前因配方 /80
实用附录:如何评估前因配方 /84
第7章 使用模糊集和真值表进行组态分析 /87
模糊集和真值表 /89
向量空间角与真值表行的对应关系 /90
案例在前因条件组合中的分布 /92
评估模糊子集关系的一致性 /94
真值表分析 /95
为什么不简单地二分类化模糊集 /98
结论 /100
实用附录:模糊集真值表程序 /100
第四篇 因果复杂性分析与净效应分析
第8章 有限多样性和反事实案例 /105
反事实案例 /107
案例匹配问题的正式分析 /109
反事实案例和定性比较分析 /111
与传统定量研究的对比 /113
第9章 容易反事实与困难反事实 /115
容易的反事实和QCA /117
示范 /120
反事实分析与案例导向的研究 /124
实用附录:使用模糊集定性比较分析推导中间解 /125
第10章 “净效应”思维的局限性 /127
净效应思维 /128
净效应方法的问题 /129
把焦点转移到案例类别上 /132
组态比较 /134
模糊集和组态分析 /135
展望 /136
第11章 净效应与组态:实证演示 /137
贝尔曲线数据的净效应分析 /138
使用fsQCA重新分析贝尔曲线数据 /140
讨论 /149
实用附录:模糊集分析中的校准 /150
参考文献 /154

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